解讀生成式 AI 的魔力及其工作原理

在過去的幾個月裡，您可能已經看到您網絡中的人使用 AI 來製作和分享原創藝術作品。 您甚至可能已經觀察到經過審美改變的自拍，這些自拍反映了文藝復興時期的藝術風格或融入了超現實主義場景。 這種現在已經“流行”的技術被稱為生成人工智能。

對於最終用戶而言，生成式 AI 幾乎是神奇的——Web 應用程序如何能夠對獨特的人類輸入提供 100% 的原始響應，從一系列要可視化的單詞到編寫腳本，這真是一個奇蹟！ 這種“聖誕奇蹟”的出現是因為該技術對其內部工作進行了黑匣子處理（依賴於繁重的數據處理和復雜的分析）並且只呈現最終結果。

值此假日季之際，我們將揭開經常成為頭條新聞的 AI 創新：生成 AI 的面紗。 是什麼賦予了生成式 AI 的魔力？ 讓我們來解碼這項迷人的技術。

什麼是生成式人工智能？ 定義和意義

生成式 AI (Gen-AI) 是一種生成新材料的 AI 形式，例如文學、圖形和音樂。 這些系統建立在海量數據集之上，並使用機器學習技術生成與訓練示例相當的新鮮材料。

它通常涉及無人值守和半值守的機器學習方法，允許計算機利用現有數據，如文字、視頻和音頻文件、圖片，甚至代碼來生成新內容。 目標是生產看起來真實的完全獨特的人工製品。

根據 Gartner 的說法，生成式人工智能有望改變數字產品開發等方面。 它將提高數字產品的質量、性能和可訪問性，同時縮短其上市時間。 除了其純粹的神奇品質之外，這是生成式人工智能的眾多商業利益之一。 技術在營銷和設計等創意領域尤其重要，包括建築等工業學科。

生成式人工智能如何工作？

生成式 AI 一詞用於描述任何形式的人工智能，它使用無監督學習方法創建新的數字圖像、視頻、音頻、文本或代碼。 它的內部工作可能因一種解決方案而異。 也就是說，無論如何包裝，關於 gen-AI 的魔力都有一些共同的事實。

首先，它不同於歧視性人工智能，歧視性人工智能在輸入之間進行分類，這就是本例中“歧視性”的意思。 判別式學習算法的目標是根據訓練期間學到的知識對傳入的輸入做出判斷。 相比之下，生成式 AI 模型的目標是創建合成數據。

在訓練階段，為這些 AI 模型提供的參數數量有限。 從本質上講，這種策略挑戰模型對訓練數據的最重要特徵做出自己的判斷。

生成式人工智能技術可以分為三種類型：

• 生成對抗網絡或 GAN ：能夠從圖像和語言輸入生成視覺或多媒體輸出的技術。
• 基於 Transformer 的模型：生成預訓練 (GPT) 語言模型等技術可以利用互聯網主導的數據生成文本材料，例如網站文章、新聞稿和白皮書。
• 變分自動編碼器：編碼器將輸入編碼為壓縮代碼，而解碼器解壓縮該代碼並再現原始信息。

生成式 AI（尤其是 GAN）本質上通常是半監督的。 半監督 AI 學習有效地使用標記的訓練示例進行監督學習，同時使用未標記的訓練材料進行無監督學習。 使用未標記的數據有助於開發可以創建超出標記數據范圍的預測模型的系統。

儘管生成式 AI 通常與深度造假有關，但它正成為一種越來越重要的工具，可以自動執行任何創造性活動中的重複程序。

生成式 AI 可以在哪裡發揮其魔力？ 熱門用例

這些是生成式 AI 最有前途的實現：

1.插圖的圖像生成

使用生成式 AI，個人可以將文字轉換為視覺效果，並根據指定的上下文、主題或地點生成逼真的圖形。 出於戰略原因應用這些圖形元素很重要，例如設計營銷活動創意。

2.圖像到照片的轉換

在初步的圖畫或素描的基礎上，產生寫實的描繪是可行的。 這在地圖設計、可視化 X 射線結果等方面都有應用。 這種特殊的生成式 AI 用例對於醫療保健行業極為重要。

3.圖像到圖像的生成

它包括改變圖像的外部特徵，例如顏色、材料或形狀，同時保持其基本屬性。 這方面的一個例子是將日光照片轉換為夜間照片。 這在零售和視頻/圖像監控等領域有應用。

4.音樂體驗優化

可以利用音頻開發技術為廣告和其他創意目的製作新鮮的音頻材料。 生成式 AI 甚至可以製作短片或音頻片段，以改善社交媒體或 Spotify 等其他平台上的音樂聆聽體驗。

5.文本生成

在營銷、遊戲和通信領域，生成式 AI 通常用於生成對話、標題和廣告。 這些功能可用於與消費者的實時聊天框，或用於創建產品詳細信息、博客和社交媒體材料。

6、設備設計

生成式 AI 可以生成機器組件和子組件。 它可以在考慮材料效率、清晰度和製造效率的情況下優化設計。 在某些情況下，可以將設計輸入 3D 打印機以 100% 自動獲得零件——這確實是一個奇蹟！

7.編碼

軟件開發是生成式人工智能的另一種應用，因為它無需人工編碼即可生成代碼。 專業人士和非技術人員都可以開發代碼。 在這種方法中，生成式 AI 代表了無代碼應用程序開發發展的下一步。

生成式人工智能會取代人類工人嗎？

有些人擔心生成式人工智能係統，尤其是那些通過創造虛構的故事或藝術來複製人類創造力的系統。 這導致對技術的局限性及其對人類生活的影響進行更廣泛的討論。 人們可能會將生成式 AI 視為一種任務替代工具，儘管此類新技術通常包含人在迴路 (HITL) 方面。 這可能會導致新的就業崗位的發展。

到 2030 年，人工智能將使世界經濟增長預計 15.7 萬億美元，即 26%。 儘管人工智能將使某些行業實現自動化，但研究表明，從長遠來看，自動化造成的任何就業損失都可能被抵消。 這是因為這些新技術可能產生更大的經濟影響。 Gartner 建議，為了獲得競爭優勢，企業應該通過調整勞動力動態、業務流程和工具來立即使用生成式人工智能。

生成式人工智能的挑戰是什麼？

當您第一次使用生成式 AI 時，它看起來像是一種聖誕奇蹟，但它確實有一些缺陷。 第一個挑戰是難以控制。 由於生成式 AI 具有自我學習能力，因此其行為難以規範和預測。 通常，交付的結果遠低於或遠低於預期。

此外，對於完成任務的算法，需要大量的訓練數據。 使用有限的訓練數據，您只會收到重複的而不是完全原始的結果。 一些應用程序引起了人們對個人數據隱私和人工智能倫理後果的擔憂。

目前，圍繞生成式 AI 的炒作可能無處不在，因此很難對業務成果建立務實的預期。 這是近期最大的挑戰； 檢查最新和流行的 AI 框架，以了解這種新興技術的確切範圍和範圍——並將這個“聖誕奇蹟”實際轉化為可衡量的結果！

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